管理者过度自信、投资行为与公司财务困境
发布时间：2021-09-07 01:28
现代市场经济是建立在法制基础上的信用经济,其重要组成部分之一是资本市场。中国资本市场的发展速度令世人惊叹,曾经取得的成绩也令人瞩目,但近些年来却暴露出压力上升和风险加大的迹象。有统计数据显示近两年上市公司业绩不佳,部分公司商誉减值幅度大且亏损严重。导致这种现象出现的原因固然是多方面的,但外因通过内因起作用的规律是不变的。因此,可以说内部管理层制定的各项经营决策决定了公司的生死存亡,那么管理层自身的能力和行为特征以及经营决策的具体内容就变得至关重要。本文将管理者过度自信作为起点,研究管理者心理偏差如何通过投资行为影响公司财务困境。自信是一种乐观向上的态度,具有积极的现实意义。从心理学的角度讲,自信的人有一种积极的心理暗示,有助于激励人们推动事物向预期的方向发展,主观上的努力往往会大大提升成功的概率。根据优胜劣汰的观点,自信的人勇于创新、敢于接受挑战,从而增加成功的机会,所以更具有生存的竞争优势。但是,当自信的人们享受成功喜悦的时候,容易被胜利冲昏头脑,沉浸于自己自信、果断、高效的决策所带来的成就感,自我肯定的认知不断强化,最终形成过度自信的心理偏差。随着行为金融学的深入发展,研究者认为心...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：208 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
文章结构安排图示
第2章文献综述43用依次检验的方法可以实现间接检验3，其思路是如果检验结果是a≠0且b≠0，就可以推出ab≠0。该方法在代数推理上没问题，但其检验力比较低，因而实际中更多使用的是对H0：ab=0的直接检验。早期直接检验使用的是Sobel（1982）法，但由于该法以正态分布为前提，其局限性显而易见。可以用于替代Sobel检验的方法至少有三类，包括乘积分布法、Bootstrap法和马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）法（方杰,张敏强,2012），其中的Bootstrap法是目前公认的较为优越的直接检验系数乘积的方法。图2.1中介效应示意图中介效应检验的实际操作过程中还涉及很多细节问题，如变量的类别、中介效应的多重性、链式中介效应等。已有文献中的中介效应模型大多假设中介变量和因变量都是连续变量，但如果因变量或中介变量是分类变量或等级变量，那么需要使用Logistic回归取代线性回归，回归系数的尺度发生变化，不能将回归系数a和b相乘得到中介效应大校目前研究较多的是因变量为二分类别变量、自变量和中介变量是连续变量的二分因变量中介模型，该模型中（2.16）和（2.18）式采用了Logistic回归，而（2.17）式采用了线性回归。关于如何实现回归系数尺度的统一，Iacobucci（2012）给出了一种方法。该方法指出，在线性回归中，回归系数a的显著性检验用t检验，检验的统计量为=（），其中（）是系数的标准差，当样本容量增大到自由度超过30时，t检验可以看成是Z检验，可以写成=（）；在Logistic回归中，回归系数b的显著性检验用的χ2检验，检验的统计量为χ2=（）2，其中（）是系数的标准差，检验统计量的平方根是（），这是一个统计量，当样本容量增大到自由度超过30时检验可以看成是检验，可以写成=（）。此时，和是相同尺度的，×就是二分因变量中介效应模型的中介效应，?
奈侍猓?⑶铱梢酝?惫兰贫嗵趼肪叮??筇岣吡斯兰频淖既沸裕?晒┦?用的软件也有多种选择，如Mplus，Amos，Lisrel等。2.3.4中介效应与调节效应在与本文相关的文献中，很多研究使用的是调节效应，在此有必要将中介效应和调节效应进行区分。前文已经说明了中介效应和中介效应分析法对本研究的适用性，本小节则主要解释调节效应以及调节效应与中介效应的差别。如果变量与变量的关系受到变量的影响，或者说二者关系是变量的函数，那么就可以称为调节变量，通常可以用（2.20）式表达，其中c衡量了调节效应的大小，调节效应的示意见图2.2。调节变量存在的意义在于它在方向和强弱上影响了因变量和自变量的关系，它既可以是定性的也可以是定量的。在针对调节效应进行具体分析时，调节变量和自变量的设定是很明确的，两者地位是不能互换的。如果两者地位是对称的，其中任何一个都可以被视作调节变量，那么此时存在的就是交互效应。调节变量与中介变量在多个方面都存在差异：在研究目的方面，前者研究X何时影响Y或何时影响较大，后者研究X如何影响Y；在各变量间的关系上，前者的研究中M与X、Y的相关可以显著或不显著，后者的研究中M与X、Y的相关都显著；前者的效应体现为回归系数c，后者的效应体现为回归系数乘积ab；在X对Y的影响时强时弱的情况下，选择前者立论研究，在X对Y的影响较强且稳定的情况下，选择后者立论研究。此外，在模型设定、检验策略方面，两者也存在明显差异，需要结合具体的研究内容区别对待。本研究关注的是过度自信影响财务困境的过程，而非过度自信如何影响投资决策与财务困境的关系，也不是投资决策如何影响过度自信与财务困境的关系，因而以中介效应立论是合理的。图2.2调节效应示意图=×+×+××+（2.20）
本文编号：3388579
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：208 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
文章结构安排图示
第2章文献综述43用依次检验的方法可以实现间接检验3，其思路是如果检验结果是a≠0且b≠0，就可以推出ab≠0。该方法在代数推理上没问题，但其检验力比较低，因而实际中更多使用的是对H0：ab=0的直接检验。早期直接检验使用的是Sobel（1982）法，但由于该法以正态分布为前提，其局限性显而易见。可以用于替代Sobel检验的方法至少有三类，包括乘积分布法、Bootstrap法和马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）法（方杰,张敏强,2012），其中的Bootstrap法是目前公认的较为优越的直接检验系数乘积的方法。图2.1中介效应示意图中介效应检验的实际操作过程中还涉及很多细节问题，如变量的类别、中介效应的多重性、链式中介效应等。已有文献中的中介效应模型大多假设中介变量和因变量都是连续变量，但如果因变量或中介变量是分类变量或等级变量，那么需要使用Logistic回归取代线性回归，回归系数的尺度发生变化，不能将回归系数a和b相乘得到中介效应大校目前研究较多的是因变量为二分类别变量、自变量和中介变量是连续变量的二分因变量中介模型，该模型中（2.16）和（2.18）式采用了Logistic回归，而（2.17）式采用了线性回归。关于如何实现回归系数尺度的统一，Iacobucci（2012）给出了一种方法。该方法指出，在线性回归中，回归系数a的显著性检验用t检验，检验的统计量为=（），其中（）是系数的标准差，当样本容量增大到自由度超过30时，t检验可以看成是Z检验，可以写成=（）；在Logistic回归中，回归系数b的显著性检验用的χ2检验，检验的统计量为χ2=（）2，其中（）是系数的标准差，检验统计量的平方根是（），这是一个统计量，当样本容量增大到自由度超过30时检验可以看成是检验，可以写成=（）。此时，和是相同尺度的，×就是二分因变量中介效应模型的中介效应，?
奈侍猓?⑶铱梢酝?惫兰贫嗵趼肪叮??筇岣吡斯兰频淖既沸裕?晒┦?用的软件也有多种选择，如Mplus，Amos，Lisrel等。2.3.4中介效应与调节效应在与本文相关的文献中，很多研究使用的是调节效应，在此有必要将中介效应和调节效应进行区分。前文已经说明了中介效应和中介效应分析法对本研究的适用性，本小节则主要解释调节效应以及调节效应与中介效应的差别。如果变量与变量的关系受到变量的影响，或者说二者关系是变量的函数，那么就可以称为调节变量，通常可以用（2.20）式表达，其中c衡量了调节效应的大小，调节效应的示意见图2.2。调节变量存在的意义在于它在方向和强弱上影响了因变量和自变量的关系，它既可以是定性的也可以是定量的。在针对调节效应进行具体分析时，调节变量和自变量的设定是很明确的，两者地位是不能互换的。如果两者地位是对称的，其中任何一个都可以被视作调节变量，那么此时存在的就是交互效应。调节变量与中介变量在多个方面都存在差异：在研究目的方面，前者研究X何时影响Y或何时影响较大，后者研究X如何影响Y；在各变量间的关系上，前者的研究中M与X、Y的相关可以显著或不显著，后者的研究中M与X、Y的相关都显著；前者的效应体现为回归系数c，后者的效应体现为回归系数乘积ab；在X对Y的影响时强时弱的情况下，选择前者立论研究，在X对Y的影响较强且稳定的情况下，选择后者立论研究。此外，在模型设定、检验策略方面，两者也存在明显差异，需要结合具体的研究内容区别对待。本研究关注的是过度自信影响财务困境的过程，而非过度自信如何影响投资决策与财务困境的关系，也不是投资决策如何影响过度自信与财务困境的关系，因而以中介效应立论是合理的。图2.2调节效应示意图=×+×+××+（2.20）
本文编号：3388579
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